はてなブログでは、グルメ情報サイトぐるなびのデータと連動し、「構造化データ」に対応しました。レストランの情報を分かりやすく表現でき、読者や検索エンジンに対して記事の内容を正確に伝えられます。旅先で食べたご当地グルメ、行きつけの美味しいお店のレポートなど、グルメ記事を書かれる方におすすめの新機能です。どうぞご利用ください。 本稿では、SEO専門家の辻正浩さんにご協力いただき「構造化データの効果や使い方」についてご紹介いたします。SEOに興味のあるブログ運営者の方には役に立つ内容となっています。記事の後半では、はてなブログでの構造化データの使い方をご紹介します。合わせてお読みください。 本稿の構成 【寄稿】はてなブログならグルメ記事がSEOに有利！ 構造化データのご紹介 はてなブログで構造化データを使うには 【寄稿】はてなブログならグルメ記事がSEOに有利！ 構造化データのご紹介 本パートでは
確率的データ構造は少ないメモリでデータをコンパクトに保存し、保存されたデータに関するクエリに対し、おおよその答えを提供してくれます。クエリに対し空間効率の良い方法で答えるように設計されており、それはつまり、正確さを犠牲にするということにもなります。しかし、これらは一般的に、問われているデータ構造の仕様にもよりますが、誤差率の保証と境界を提供してくれます。メモリ使用量が少ないため、確率的データ構造はストリーミングや低出力の設定に特に有用なのです。ですから、動画の視聴回数を数えたり、過去に投稿された一意となるツイートのリストを維持したりするなど、ビッグデータの環境下では非常に有用です。例えば、 HyperLogLog++ 構造 は、2.56KBのメモリで最大790億の一意のアイテムを数えることができるのですが、誤差率はわずか1.65パーセントです。 Fast Forward Labsのチームは
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